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报告解读
报告解读
显著性差异分析

显著性差异分析是蛋白质组学数据分析中的重要内容。通过对正常个体及病理个体间的蛋白质组进行对比分析,可以去寻找某些“疾病特异性的蛋白质分子”,筛选可用作新药设计的分子靶点或者疾病的分子标志。吉凯基因提供了三套不同差异筛选条件的分析结果,在满足P value小于0.05的同时,分别按照蛋白表达差异倍数1.2、1.5和2.0这三种筛选条件,出具生物信息分析结果,以便研究者选择最适合本套数据的差异标准和分析结果。

结构域富集分析

结构域全称Domain,是蛋白质中具有特异结构和独立功能的区域,也是蛋白质结构、功能和进化的单位。通过结构域的富集分析,可以帮助我们了解目标蛋白的生物学功能和进化,并从中筛选出更有价值的一些结构域。

蛋白质相互作用网络分析(PPI分析)

蛋白质相互作用网络,全称Protein-Protein Interaction Networks,简称PPI,是由蛋白质之间的相互作用构成,有助于挖掘核心的调控基因。高度聚集的蛋白可能具有相同或相似的功能,连接度高的蛋白质可能在代谢或信号转导中起到关键作用。

亚细胞定位分析

亚细胞定位是指某种蛋白或者某个基因的表达产物在细胞内的具体位置,如细胞核内、各种细胞器以及质膜上,从而为理解基因的作用机制提供研究方向。根据蛋白的定位信息,统计每个细胞定位对应蛋白数量在目标蛋白中的占比,以饼图的形式进行展示。

STEM分析

STEM全称Short Time-series Expression Miner,中文翻译为短时间序列表达数据挖掘器。STEM趋势分析的目的是为了寻找随时间,温度,环境,药物浓度等变化而发生一定规律和变化的蛋白。

GSEA基因集富集分析

GSEA全称Gene Set Enrichment Analysis,中文翻译为基因集富集分析。不同于传统分析方法,GSEA分析并不局限于差异基因,而是用项目中鉴定到的所有基因的表达量进行分析,因此能有效的弥补传统富集分析的不足,同时GSEA分析还可以用于判断某条通路在实验组样本中是激活还是抑制。

KEGG通路注释与富集分析

KEGG全称Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,中文翻译为京都基因与基因组百科全书,是常用的通路研究数据库。通过KEGG注释和富集分析,可以帮助我们了解目标蛋白可能参与的代谢或信号通路以及筛选重要功能通路。

转录因子分析

转录因子全称Transcription Factor,缩写TF,是能与靶基因转录起始位点上游50~5000 bp特定的DNA序列结合,并参与调节靶基因转录效率的一类蛋白质分子。基于转录因子数据库,可预测目的蛋白是否是转录因子及其所归属的转录因子家族。

GO功能注释与富集分析

GO全称Gene Ontology,中文翻译为基因本体论。GO数据库包含生物进程BP、细胞组分CC和分子功能MF,可以从不同的角度解释蛋白的生物学作用。GO注释和富集分析可用于分析目标蛋白属于哪些功能条目以及筛选重要功能条目。

蛋白组和磷酸化联合分析报告的解读视频

蛋白质组研究的是蛋白表达变化,磷酸化蛋白质组研究的是蛋白的磷酸化修饰变化。两组学联合能解释蛋白不同层面的信息,互为补充,为识别研究课题相关的磷酸化事件、关键信号通路和调控机制提供了一个全面的视角,有助于发现疾病靶点和生物标志物,辅助疾病的诊断与治疗。吉凯蛋白质组+磷酸化蛋白质组联合报告为多重交互式体验的网页版报告,提供基础分析近30项和3大高级服务,文献注释和图表解释详细清楚,还提供论文框架和投稿建议,真正让广大研究型医生的科研工作更省心、更省力、更高效!